AI가 코딩을 쉽게 만들었는데, 왜 개발자들이 더 힘들어할까

90%의 코드 기여가 쓰레기통으로 직행한다

VLC 미디어 플레이어를 아시나요? 전 세계에서 가장 많이 쓰이는 동영상 플레이어 중 하나입니다. 그런데 이 프로젝트의 CEO 장 바티스트 켐프는 최근 충격적인 고백을 했습니다. "VLC 코드베이스를 잘 모르는 사람들이 보내오는 병합 요청의 품질이 형편없다."

AI 코딩 툴이 대중화되면서 예상치 못한 일이 벌어지고 있습니다. 코드를 만드는 건 쉬워졌지만, 그 코드를 관리하는 건 오히려 더 어려워졌습니다.

진입장벽이 사라지자 품질도 함께 사라졌다

Blender 재단 CEO 프란체스코 시디도 비슷한 경험을 토로합니다. "LLM이 도움을 준 기여들은 대부분 리뷰어의 시간을 낭비하고 동기를 떨어뜨렸다." Blender는 여전히 AI 코딩 툴에 대한 공식 정책을 개발 중이지만, 현재로서는 "권장하지도 의무화하지도 않는다"는 입장입니다.

문제의 핵심은 AI 툴이 코딩의 자연스러운 진입장벽을 없애버렸다는 점입니다. 개발자 미첼 하시모토는 이달 초 GitHub 기여를 '보증된 사용자'로만 제한하는 시스템을 출시했습니다. 그의 말을 빌리면 "AI가 오픈소스 프로젝트가 기본적으로 신뢰할 수 있게 해주던 자연스러운 진입장벽을 제거해버렸다."

cURL 프로젝트는 아예 버그 바운티 프로그램을 중단했습니다. 창시자 다니엘 스텐베리는 "AI 쓰레기"에 압도당했다고 설명했습니다. "예전에는 누군가가 보안 보고서에 실제로 많은 시간을 투자했습니다. 내재된 마찰이 있었죠. 하지만 지금은 전혀 노력이 들지 않습니다."

코드 생산 vs 코드 유지보수의 딜레마

흥미롭게도, 같은 프로젝트들이 AI 코딩 툴의 이점도 경험하고 있습니다. VLC의 켐프는 "숙련된 개발자가 주도할 때" AI가 새로운 모듈 구축을 훨씬 쉽게 만들어준다고 말합니다. "VLC의 전체 코드베이스를 모델에 제공하고 '이걸 새로운 운영체제로 포팅해줘'라고 말할 수 있습니다."

하지만 여기서 핵심적인 차이가 드러납니다. Meta 같은 대기업은 새로운 코드와 제품을 중시하지만, 오픈소스 소프트웨어는 안정성에 더 집중합니다. 켐프의 지적이 날카롭습니다. "그들은 코드를 작성해서 승진하는 거지, 유지보수해서 승진하는 게 아니거든요."

한국 개발 생태계에 미치는 영향

이런 현상은 국내 개발 환경에도 시사점을 던집니다. 네이버, 카카오, 삼성 같은 기업들이 AI 코딩 툴을 도입하면서 비슷한 딜레마에 직면할 가능성이 높습니다. 특히 한국의 빠른 개발 문화와 결과 중심적 평가가 이 문제를 더욱 심화시킬 수 있습니다.

오픈소스 인덱스 창립자 콘스탄틴 비노그라도프는 더 큰 그림을 제시합니다. "한편으로는 상호 의존성이 기하급수적으로 늘어나는 코드베이스가 있고, 다른 한편으로는 천천히 증가하지만 따라잡지 못하는 활성 유지보수자 수가 있습니다. AI로 인해 이 방정식의 양쪽 모두 가속화되었습니다."